Cloudera ha pubblicato i risultati di The Data Readiness Index: Understanding the Foundations for Successful AI, uno studio che analizza il livello di preparazione delle imprese a supporto dell’AI su scala. La ricerca ha coinvolto 1.270 responsabili IT a livello globale e 312 nell’area EMEA, e include segnali direzionali provenienti da 55 responsabili IT in Italia, presentati come indicatori qualitativi delle condizioni del mercato locale nel contesto regionale.
I risultati evidenziano un paradosso significativo: sebbene il 91% delle organizzazioni EMEA sia fiducioso che la propria infrastruttura dati sia in grado di supportarne le priorità strategiche nei prossimi due o tre anni, e il 92% dichiari di disporre di una strategia dati ben definita e allineata agli obiettivi di business, solo il 26% afferma che tutti i propri dati sono completamente governati. Quasi tre quarti (74%) segnalano che le proprie iniziative operative sono ostacolate da vincoli di performance infrastrutturale, tra cui silos persistenti, qualità dei dati non uniforme e accessibilità limitata. I dati che sembrano affidabili in isolamento spesso mostrano criticità quando vengono utilizzati trasversalmente tra team, sistemi o applicazioni di AI, rivelando lacune di governance e coerenza all’interno delle organizzazioni.
In Italia, i segnali direzionali rivelano una versione ancora più accentuata di questo paradosso: se il 91% dei responsabili IT italiani condivide la fiducia registrata a livello regionale, solo il 56% dichiara di avere una strategia dati ben definita e appena il 2% opera in ambienti completamente governati. Questa divergenza evidenzia una “illusione di AI readiness” emergente: la convinzione di essere pronti a scalare l’AI anche quando le sfide critiche di governance rimangono irrisolte.
«La vera difficoltà per le organizzazioni europee non sta nell’adozione dell’AI, ma nella capacità di renderla operativa oltre la fase sperimentale», ha dichiarato Yari Franzini, Group Vice President Southern Europe di Cloudera. «L’AI è efficace solo quanto i dati che la alimentano. Senza una governance coerente in tutti gli ambienti, le organizzazioni si trovano di fronte a limitazioni nell’accuratezza, nella fiducia e nel valore di business che l’AI può generare. Non è possibile costruire un’AI affidabile su dati che non si riesce pienamente a governare.»
L’adozione dell’AI è elevata, ma il ROI rimane indefinito
L’AI è ormai integrata nelle imprese europee, ma ottenere un ritorno sull’investimento costante rimane difficile. Alla domanda sui motivi per cui le iniziative AI non raggiungono i risultati attesi, i rispondenti EMEA hanno citato diverse sfide chiave, tra cui la qualità dei dati (18%) e i costi superiori al previsto (16%). In Italia, la qualità dei dati rappresenta una preoccupazione ancora più marcata, citata da quasi un quarto (24%) dei rispondenti come principale causa di un ROI insufficiente sull’AI, seguita dalla scarsa integrazione nei flussi di lavoro esistenti (16%).
I limiti infrastrutturali amplificano ulteriormente il problema. Quasi tre quarti (74%) dei rispondenti EMEA riferiscono che i vincoli di performance hanno ostacolato le iniziative operative, dato confermato anche dai responsabili IT italiani (71%).
L’allineamento organizzativo è fondamentale per la data readiness
Un forte supporto da parte del management alle iniziative sui dati è una caratteristica costante del panorama EMEA, ma non si è ancora tradotto in una governance completa. Il 69% dei rispondenti EMEA identifica il CIO/CTO come principale responsabile della data readiness per l’AI. In Italia, la responsabilità formale è meno concentrata: il 56% dei rispondenti italiani indica il ruolo del CIO/CTO e oltre un terzo (38%) identifica la mancanza di sostegno esecutivo come un ostacolo concreto a un utilizzo efficace dei dati. Ciò indica che il divario tra consapevolezza della leadership e ownership operativa è più pronunciato in Italia che altrove nella regione.
La disponibilità ad agire è evidente: il 96% delle organizzazioni EMEA dichiara di essere molto disponibile ad adottare nuovi framework di governance, una percentuale che si attesta al 91% in Italia. Ciò che distingue le organizzazioni che stanno colmando il divario da quelle che non lo fanno è la capacità di tradurre questa disponibilità in responsabilità nominativa, tempistiche chiare ed esecuzione coerente.
«Il divario di governance in tutta l’area EMEA, e in modo particolare in Italia, non è un problema tecnologico, ma è una questione di esecuzione», ha dichiarato Fabio Pascali, Regional Vice President Italy, Greece and Cyprus di Cloudera. «I senior leader comprendono i requisiti di un’infrastruttura AI-ready. Ciò che le organizzazioni non hanno ancora costruito sono le strutture operative per realizzarla: ownership nominativa, governance applicata in modo coerente in ogni ambiente e architetture che portino la governance ai dati ovunque essi risiedano.»
Con il passaggio dell’AI enterprise dalla sperimentazione all’esecuzione in tutta Europa, la data readiness si sta affermando come il fattore determinante che separa le aziende all’avanguardia da quelle che si trovano a rincorrere il mercato.
Le organizzazioni in grado di accedere e governare pienamente tutti i loro dati, ovunque risiedano, sono molto meglio attrezzate per offrire un’AI affidabile e scalabile. Non sorprende, quindi, che tutte le organizzazioni intervistate in EMEA abbiano manifestato la disponibilità ad adattare i propri framework esistenti per supportare una vera data readiness.
